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Korean Institute of Information Scientists and Engineers 한국정보과학회 학술발표논문집 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 제27권 제1호(B)
발행연도
2000.4
수록면
511 - 513 (3page)

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Pap Smear 테스트는 자궁 경부암 진단에 가장 효율적인 방법으로 알려져 있다. 그러나 이 방법은 높은 위 음성률(false negative error. 15~50%)을 나타내고 있다. 이런 큰 오류율은 주로 다량의 세포 검사에 기인하여, 자동화 시스템의 개발이 절실히 요구되고 있다.
본 논문은 자궁 경부암의 특징인 군집을 이루는 암세포를 인식할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템은 두 부분으로 나누어 진다. 첫 단계에서는 저 배율(100배)에서 간단한 영상처리와 최소 근접 트리(Minimum Spanning Tree) 를 통해 군집을 이루는 세포를 찾는다. 두 번째 단계에서는 고 배율(400배)로 확대하여 군집 세포들로부터 여러 가지 특징을 추출한 후 KNN(k-Nearest Neighbor)방법을 통해 인식하는 ... 전체 초록 보기

목차

요약

1. 서론

2. 본론

3. 결론 및 향후 연구과제

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